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World File Search System自主性
先进空中机动的自主性和人工智能
• 需要精确计算行程燃油。燃油价格昂贵。 • 燃油流量与尾部相关，并且是多个参数的函数。 • 飞机性能模型计算燃油流量。 • 最可靠的是制造商模型 • （例如波音性能软件、空客性能工程师计划） • 最可用的是 BADA（根据许可条款），它基于 BPS 和 PEP。
AE 4552 – 人类与自主性简介
小时数：3-0-3 目录说明（25 个字或更少）：了解人类和自主系统在动态、复杂领域中执行的功能的基本原理。AE 4552 和 AE 6552 均不授予学分。先决条件：AE 3515 系统动力学与控制或 AE 3531 控制系统分析与设计 课程目标：让学生了解：人类和自动化在当前和未来系统中执行的功能；人类和自动化如何执行这些功能，特别关注 AE 课程中未涵盖的功能；以及人类和自动化在执行这些功能时如何相互作用，以使学生能够理解在决定是否自动化时的基本权衡。学习成果：学生将获得足够的工作知识：
ARMD 战略重点 6：确保航空自主性...
• 机载系统有助于确保 UAS 仅在批准的区域飞行，不会对人员或财产构成威胁。• 半自动交通管理服务可确保 UAS 在所有规则和法规范围内运行，并降低与流氓车辆相关的风险。• UAS 可以自主行动，避免与其他飞行器、地形和建筑物发生碰撞。
可持续性和互联自主性：航空业的新时代
1. 简介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 3.1 可持续航空燃料 . . . . . . . . . . . . . . . . 1 3.2 氢燃料 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3.3 氨燃料 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 4.1.1 远程码头航站楼布局 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... 7 5. 结论....................................................................................................................................................................................................................................... 7 6. 附录....................................................................................................................................................................................................................... 8
城市人工智能：从自动化到智慧城市的自主性
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人工智能系统中的自主性：合理化恐惧
对于公众来说，“人工智能”一词让人联想到具有人类个性和思维过程但具有无限内存和处理速度的机器。可以教导模仿人体（主要是大脑）的机器。该领域的术语也随之发展，出现了机器学习、超级智能和人工神经网络等术语。然而，虽然人工智能 (AI) 术语有助于描述计算机技术可能实现的愿景，但该术语可能暗示了不存在的计算机功能，同时隐藏了实际应用中使用的计算机机制。人工智能可能看起来具有神奇的能力，可以复制几乎不为人知的人类思维过程，但通常无法适应环境的变化，将其范围扩展到其狭窄的指定领域之外，并且需要大量的人力才能重新训练 (Brooks, 2017)。在一个治理、法律和道德相关领域越来越关注流氓人工智能的能力、偏见、错误、对就业的影响，甚至危险的世界里，这样的语言可能会产生误导。
迈向人类机器人自主性水平的框架
南卡罗来纳大学 Jenay M. Beer 工程与计算学院和社会工作学院 佐治亚理工学院 Arthur D. Fisk 心理学院和 Wendy A. Rogers 心理学院 自主性是与人机交互 (HRI) 相关的一个关键概念，在不同的机器人平台上存在很大差异。从远程操作到完全自主系统，机器人自主性 (LORA) 的水平影响着人类与机器人之间的交互方式。因此，需要通过识别影响机器人自主性的变量（以及受机器人自主性影响的变量）来理解 HRI。我们的总体目标是为 HRI 中的 LORA 开发一个框架。为了实现这一目标，我们的框架将 HRI 与人机交互联系起来，人机交互是一个研究和理解与人类相关的变量的悠久历史的领域。在 HRI 的背景下，对自主性的构造进行了审查和重新定义。此外，该框架提出了一种通过按照 10 点分类法对自主性进行分类来确定机器人自主性水平的过程。该框架旨在作为确定自主性的指南，按照定性分类法对 LORA 进行分类，并考虑可能受 LORA 影响的 HRI 变量（例如接受度、情况意识、可靠性）。关键词：人机交互、自动化、自主性、机器人自主性水平、框架
夜幕：空对空作战中的机器自主性
设计利用了约翰·博伊德的观察、定位、决策、行动 (OODA) 循环和能量机动性结构，将为空对空作战带来新的和无与伦比的杀伤力。报告指出，机器的综合优势应用于任务的性质，将使挑战它的人类居住平台的想法类似于《轻骑兵的冲锋》中描述的不匹配。新技术的融合表明战术上改变游戏规则的空战方法的最早阶段出现，但机构空军似乎持怀疑态度——也许是因为这种空中优势理论是在抵制和对其发展持谨慎态度的环境中开始的。1 迄今为止，尚未开发出针对空战优化的可靠 RPA，国家和服务面临严重的财政紧缩，增加了风险规避。2 此外，一架机器超越世界上最优秀的战斗机飞行员的想法可能会挫败和扰乱传统观念，引发政治争论。
Scenic 和 VerifAI：确保基于人工智能的自主性的工具
第一部分：概述 • 自动驾驶系统保证面临的挑战 • VerifAI 和 Scenic 概述 • 模拟和道路上基于场景的正式测试案例研究 第二部分：教程 • 使用 Scenic 进行空间建模、数据生成和基于 ML 的感知调试 • 使用 Scenic 和 VerifAI 进行时空场景建模、测试、证伪、调试和再训练 • 展望
夜幕降临：空对空作战中的机器自主性
设计利用了约翰·博伊德的观察、定位、决策、行动 (OODA) 循环和能量机动结构，将为空对空作战带来新的和无与伦比的杀伤力。它提出，机器的综合优势应用于任务的性质，将使得挑战它的人类居住平台的想法类似于《轻骑兵的冲锋》中描述的不匹配。新技术的融合表明改变空战游戏规则的战术方法出现的最早阶段，但空军机构似乎持怀疑态度 - 也许是因为这种空中优势理论是在一个抵制和对其发展持谨慎态度的环境中开始的。1迄今为止，尚未开发出针对空战优化的可靠 RPA，国家和服务面临严重的财政紧缩，增加了风险规避。 2 此外，一架机器超越世界上最优秀的战斗机飞行员的想法可能会挫败和扰乱传统观念，引发政治争论。